在Stata中,zscore命令用于计算变量的Z分数(标准分数),即变量的值与其均值之差除以标准差。Z分数是一种标准化方法,使得不同变量或不同样本的数据可以比较。下面是关于zscore命令的详细解释: 基本功能: zscore命令计算并生成新变量,这些新变量是原始变量的Z分数。
不同变量单位可能不同,因此需要去量纲化,方法主要包括以下几种: Z-score标准化。这种方法基于原始数据的均值和标准差进行数据的标准化。适用于变量的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。经过Z-score标准化后,数据将符合标准正态分布(均值为0,标准差为1),其取值将介于[-1,1]之间。
第【1】步:数据标准化处理不同变量单位可能不同,因此需要去量纲化,方法主要包括以下几种: Z-score标准化。这种方法基于原始数据的均值和标准差进行数据的标准化。适用于变量的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。经过Z-score标准化后,数据将符合标准正态分布(均值为0,标准差为1),其...
写作理由:在 R 或者 Python 中,即使不使用第三方包,实现标准化也是非常容易的,但在 stata 中就显得不太顺手(仅我个人手感而言,并不代表我否认stata是优秀的软件), 本人也没多去寻找现存的包,顺手写了一个小工具,分享给需要的人。 可实现:z-score标准化,minmax标准化 *byRujiang*19Dec2019 capture program ...
今天做数据异常值剔除的时候发现用老师讲的3σ判定方法(切比雪夫经验法则)识别的异常值和箱线图不一致,并且当Z-score数值限定为3时,其结果数量远远小于箱线图,才发现对于不同的数据需要使用合适的异常值识别方法。 下面主要将两种方法的stata实现方法 1. Z-score和3σ判定方法 ...
sysuse auto, clear#使用stata自带的数据集 local zz "price mpg rep78 headroom trunk"#把""5个变量用zz表示 foreach z of varlist `zz' { zscore `z' }#循环语句,对zz进行标准化处理的一个循环 存在5个缺失值,但不影响进行标准化结果 zscore weight#对单个变量进行标准化处理...
在Stata中,进行Z-score标准化可以通过egen命令来实现。假设我们有一个名为“score”的变量,我们可以使用以下命令来进行Z-score标准化: ```。 egen score_std = std(score)。 ```。 上述命令将生成一个新的变量“score_std”,该变量即为原始变量“score”的Z-score标准化结果。通过这样的操作,我们可以将原始...
标准化、去中心化，用center命令就可以吧
VIF需要用在线性回归之后,若为logistic回归,先替换为线性回归,做完再做vif检验。 一般认为: VIF≥3,有多重共线性; VIF≥6,比较严重多重共线性 VIF≥10,非常严重的多重共线性; 4)主成分分析 需要求x矩阵的特征值及对应的特征矩阵 >> X=zscore(x)//标准化x ...
zscorex1*标准化后的变量为命名为z_x1*负向指标需要在变形后再在前面加个负号 什么时候需要标准化和归一化呢? 省流:对机器学习来说,具体对象具体诉求具体使用,对于经济学来说,无脑使用问题不大。 二、熵权法(EWM) 1、理论步骤 首先是保证数据都已经归一化,都大于0。